監視カメラ俯瞰合成映像における人物消失回避方式の検討

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(1)情報処理学会第 80 回全国大会. 2C-04. 監視カメラ俯瞰合成映像における人物消失回避方式の検討深澤司†. 岡原. 浩平†. 一朗†. 古木. 三菱電機株式会社. 阿倍. 博信†. 情報総合技術研究所†. 1 はじめに. 映像合成サーバ. カメラ. ・・. 安心・安全への関心の高まりにつれて，公共エリアへの監視カメラの設置が増加している．我々は複数の監視カメラの映像から合成・変換して 1 枚画の合成映像を生成する俯瞰映像合成システムを開発している[1][2]．これより，広域エリアの状況を一瞥に把握可能であり，監視作業の効率化を図ることができる．しかしながら，俯瞰映像合成システムでは,カメラ視差により，それぞれの監視カメラの映像の重なり部分(重畳領域と呼ぶ)でオブジェクトの消失や二重像が発生してしまう問題がある[3]．我々は，これまでに 2 台の監視カメラにおける俯瞰合成映像の重畳領域部分に存在するオブジェクト消失回避方式を提案してきた[4].本稿では，これまでのオブジェクト消失回避方式を人物への適用した際の検証内容について述べる．. IP網. モバイル端末. モニター. 図 1 俯瞰映像合成システムの構成図. (a) 個別画像. 2 俯瞰映像合成システム. 人物貼り付け. 人物画像変換. 利用カメラの選択. 画像合成. 背景補間. 動体抽出. 画像受信. 図 1に俯瞰映像合成システムの構成を示す. 映像合成サーバーでは，2 台以上の監視カメラと接続され，複数の監視カメラの入力画像から俯瞰合成画像に変換する．重畳領域部分に局所アルファブレンド処理を施し，シームレスな映像合成を実現している．作成された俯瞰合成映像は, モニター又はネットワークを介してモバイル端 (b) 合成画像末に表示可能である. 図 2 合成映像の例図 2 は，4 個の監視カメラの映像を俯瞰合成した俯瞰合成画像の例を示す．この例では，それ 3 人物消失回避方式ぞれのカメラが対向して設置されている．俯瞰図 3 は，重畳領域で人物の消失や二重像を発映像合成システムでは，地面を基準としてカメ生させないために提案した人物消失回避方式のラキャリブレーションを行うため，視点変換後に高さのあるオブジェクトは伸びて投影されて，シーケンスを示す．重畳領域でオブジェクトの消失や二重像が発生してしまう．我々は，オブジェクト消失に関して、鉄道模型を用いて重畳領域におけるオブジェクト消失回避方式の有効性を確認してきた[4]．今回は，監視対象を人物とし，提案したオブジェクト消失回避方式を人物に適用した際の有効カメラ台数分性について確認する．図 3 人物消失回避方式のシーケンス The Prevention of Object Disappearance in Top-View Surveillance System Using Multiple Cameras †Fukasawa Tsukasa, Mitsubishi Electric Corporation. 2-33. Copyright 2018 Information Processing Society of Japan. All Rights Reserved..

(2) 情報処理学会第 80 回全国大会. 従来方式. 提案方式. (a). (b). (c). (d). (e). (f). 図 4 検証システムの試作像が発生している(図 4 の従来方式)．一方，提案動体抽出では，背景差分を用いて前景抽出をした人物消失回避方式では，各カメラ画像の重行う．単純背景差分では照明の変化等のノイズ畳領域で人物の二重像が発生せずに表示されるの影響を受けやすいやすいため，本検出処理の (図 4 の提案方式)．この結果から，提案した人物背景差分アルゴリズムには MoG 法(Mixture of 消失回避方式では、各カメラ画像の重畳領域で Gaussian Distribution)を用いた[5]．背景差分によの二重像や欠落の防止に有効である．る前景情報抽出後は，ノイズ除去を行った上でこれまでの鉄道模型を用いた動作検証では，影領域を分離し，移動体のみの領域を抽出する．ノイズ除去にはモルフォロジ―演算を利用した．電車の経路が決まっていたが、被写体が一様に動く実環境下でも人物消失を回避可能であるこ移動体領域と影領域の分離はそれぞれの領域のとを示した．しかしながら，今回の提案方式で輪郭を算出し，輪郭の長さがより長い方の領域人物を抽出する場合，人物の一部が欠ける場合を移動体の領域とした．があり，俯瞰合成画像の画質に影響がある．そ背景補間では，移動体抽出後の領域で前景欠のため，該当オブジェクトの画像セグメンテー陥領域を有するため，過去の入力映像の背景部ションについて検討する必要がある．分の画像を貼り付け補間することで、移動体が存在しない背景画像を作成する．背景画像合成では，それぞれのカメラの入力画像から俯瞰合 5 まとめ成画像までの対応するピクセルデータを持つ参本稿では, 俯瞰合成映像の重畳領域部分に存在照テーブルを使用する．する人物消失回避方式を提案し, 提案方式の有用今回の検証システムでは検出された移動体は性について述べた．今後の課題として，屋外環同一の被写体であるとし，よりカメラ位置に近境での検証，対象カメラ台数の増加，複数人対い側で撮影された移動体の画像を使用した．各応(人物のオクルージョン対策、被写体のマッチカメラと移動体との距離はカメラパラメータをング処理など)がある．用いて算出され，最短距離にあるカメラの画像を選択する．移動体を俯瞰変換する際にはカメ参考文献ラから移動体までの距離によって移動体の伸び [1] 宮城，古木，西辻，服部，「イベント向け警備支援のための映像解析技術」，三菱電機技率が変化する．人物貼り付けでは，カメラパラ報，Vol. 90, No. 7, pp. 16 - 20, 2016. メータに基づいて移動体画像の歪みを補正し， [2] 「リアルタイム俯瞰映像合成技術伸び率の高い場合には前景画像を適切なサイズ “Fairyview”」,三菱電機技報, Vol. 91, No. 1, p. に調整する．調整した前景画像は移動体と投影 40, 2017. [3] 樋口，坂庭，中嶋，内田, 「車載カメラ俯瞰面との接触点に貼りつける．映像における立体物消失回避技術とその評価」,情報処理学会研究報告， Vol. 2017-CDS4 検証 18, No. 29, pp. 1- 6, 2017. [4] K. Okahara, T. Fukasawa, I. Furuki, and H. Abe. 今回の検証システムでは，監視カメラ 2 台(解 “Efficient implementation of top-view 像度:フル HD，フレームレート:30fps)を高さ約 surveillance system using multiple cameras,” Proc. 3.3ｍ，俯角約 50°，並列に配置して撮影される 5th IIEEJ Int’l Workshop on Image Electronics 被写体を１体に限定した． and Visual Computing, 2017. [5] P. KaewTraKulPong and R. Bowden, “An 図 4 は，検証システムの構成および単純な映 improved adaptive background mixture model for 像合成方式と提案した人物消失回避方式の境界 real-time tracking with shadow detection,” in における視覚的な差を示す．単純な映像合成方 Video-Based Surveillance Systems, pp. 135 - 144, 式では，各カメラ画像の重畳領域で人物の二重 2002.. 2-34. Copyright 2018 Information Processing Society of Japan. All Rights Reserved..

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